HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.2. Hasil Analisis
4.2.1. Hasil Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini, sampel hasil perhitungan rata-rata rasio keuangan selama lima tahun tersebut perlu dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu. Pengujian asumsi klasik yang dimaksud dalam penelitian ini terdiri atas: normalitas data, multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi, dengan penjelasan sebagai berikut:
4.2.1.1 Normalitas Data
Untuk menentukan data dengan uji Kolmogorov-Smirnov, nilai signifikansi harus di atas 0,05 atau 5% (Erlina, 2011). Pengujian terhadap normalitas data dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov menunjukkan bahwa nilai logaritma natural dari quick ratio, working capital to total asset inventory turnover, operating ratio, time interest earned, dan return on assets mempunyai nilai signifikansi
di atas 0,05, sehingga data yang ada terdistribusi normal. Hal tersebut mengindikasikan bahwa variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini tidak terdapat data yang ekstrim yang dapat mengakibatkan hasil penelitian menjadi bias sehingga dapat digunakan untuk memprediksi ROA perusahaan yang listed di BEI periode 2009-2013.
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4.8 berikut ini:
Tabel 4.8
Hasil Pengujian Normalitas Perusahaan Food and Beverage
Sumber: Output SPSS 22. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Quick Ratio Working Capital to Total Asset Inventory Turnover OPeratin g Ratio Time Interess Earned Return On Asset N 50 50 50 50 50 50
Normal Parametersa,b Mean .9797 1.1400 2.1577 .9517 2.1451 .2576 Std.
Deviation .26325 .05127 .47266 .02374 .57508 .06719 Most Extreme Differences Absolute .111 .113 .121 .074 .075 .105 Positive .111 .091 .074 .067 .050 .085 Negative -.076 -.113 -.121 -.074 -.075 -.105
Test Statistic .111 .113 .121 .074 .075 .105
Asymp. Sig. (2-tailed) .171c .142c .064c .200c,d .200c,d .200c,d a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
Pengujian normalitas dapat juga dilakukan dengan analisis grafik dengan melihat grafik histogram dan normal probability plot.
Gambar 4.1
Hasil Pengujian Normalitas Perusahaan Food and Beverage
Sumber: Output SPSS 22, Histogram
Pada grafik histogram terlihat bahwa variable berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan bahwa grafik histogram pola distribusi data
Gambar 4.2
Hasil Pengujian Normalitas Perusahaan Food and Beverage
Sumber: Output SPSS 22 P-Plot
Pada scaster plot terlihat titik-titik yang mengikuti data disepanjang garis diagonal, hal ini berarti data berdistribusi normal 4.2.1.2 Hasil Uji Multikolinearitas
Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas antar variabel independen digunakan variance inflation factor (VIF). Sampel hasil yang ditunjukkan dalam output SPSS maka besarnya VIF dari masing-masing variabel independen dapat dilihat pada tabel 4.9 sebagai berikut:
Tabel 4.9
Hasil Perhitungan VIF Perusahaan Food and Beverage
Model T Sig. Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) 1.876 .067 Quick Ratio 2.170 .035 .564 1.772
Working Capital to Total Asset .169 .867 .793 1.262
Inventory Turnover 2.313 .025 .731 1.368
OPerating Ratio -2.126 .039 .769 1.301
Time Interess Earned 1.836 .073 .919 1.088
Sumber: Output SPSS 22; Coefficientsa
Sampel tabel 4.9 menunjukkan bahwa keempat variabel independen tidak terjadi multikolinearitas karena nilai VIF < 10 dan nilai tolerance >0.01. Dengan demikian empat variabel independen (quick ratio, working capital to total asset inventory turnover, operating ratio, time interest earned) dapat digunakan untuk memprediksi ROA selama periode pengamatan.
4.2.1.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji Glejser test digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya
heteroskedastisitas. Glejser menyarankan untuk
meregresi nilai absolut dari ei terhadap variabel X (variabel bebas) yang diperkirakan mempunyai hubungan
yang erat dengan δi2 dengan menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
[ei] = β1 Xi + vI yang mana:
[ei] merupakan penyimpangan residual; dan Xi
merupakan variabel bebas.
Untuk menentukan heteroskedastisitas juga dapat menggunakan grafik scatterplot, titik-titik yang terbentuk harus menyebar secara acak, tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, bila kondisi ini terpenuhi maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan model regresi layak digunakan. Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan grafik scatterplot di tunjukkan pada gambar 4.3 dibawah ini:
Gambar 4.3
Sumber : Output SPSS 22, ScatterPlot
Pada grafik ScatterPlot yang disajikan terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. hal ini berarti tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi ROA berdasarkan masukan variable independennya.
Hasil uji heteroskedastisitas dengan uji Glejser dapat ditunjukkan dalam tabel 4.10 sebagai berikut:
Tabel 4.10
Hasil Uji Heteroskedastisitas Perusahaan Food and Beverage Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Dependent Variable: ABSUTa
Sumber: Output SPSS 22; Coefficientsa
Hasil tampilan output SPSS dengan jelas menunjukkan pada table 4.10 tidak ada satupun variable independen yang signifikan secara statistic mempengaruhi variable independen absolut Ut (ABSUT). Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5%. Jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
Berdasarkan tabel 4.10 menunjukkan bahwa semua variabel bebas tidak signifikan, sehingga tidak terjadi heteroskedastisitas dalam varian kesalahan. Hal ini mengindikasikan bahwa keempat variabel independent (quick ratio, working capital to total asset inventory turnover, operating ratio, time interest earned) benar-benar mempengaruhi ROA dan tidak berpengaruh terhadap variabel residualnya, sehingga penelitian ini homoskedastisitas.
1 (Constant) .320 .253 1.266 .212 Quick Ratio .010 .025 .078 .417 .679 Working Capital to Total Asset -.075 .108 -.108 -.689 .495 Inventory Turnover -.023 .012 -.307 -1.877 .067 OPerating Ratio -.142 .238 -.095 -.597 .553 Time Interess Earned -.011 .009 -.180 -1.236 .223
4.2.1.4 Hasil Uji Autokorelasi
Penyimpangan autokorelasi dalam penelitian diuji dengan uji Durbin-Watson (DW-test). Hal tersebut untuk menguji apakah model linier mempunyai korelasi antara disturbence error pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Hasil regresi dengan level of significance 0.05 (α= 0.05) dengan sejumlah variabel independen (k = 5) dan banyaknya data (n = 50). Adapun hasil dari uji autokorelasi dapat dilihat pada Tabel 4.11 berikut:
Tabel 4.11
Hasil Uji Autokorelasi Perusahaan Food and Beverage
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .642a .412 .346 .05435 2.217
a. Predictors: (Constant), Time Interest Earned, Operating Ratio, Working Capital to Total Asset, Inventory Turnover, Quick Ratio b. Dependent Variabel: Return On Asset
Sumber: Output SPSS 22 Model Summaryb
Berdasarkan hasil hitung Durbin Watson, penyimpangan autokorelasi sebesar 2.22; sedangkan dalam tabel DW untuk “k”=5 dan N=50 besarnya DW-tabel: dl (batas luar) = 1.33; du (batas dalam) = 1.77; 4 – du = 2.23; dan
4 – dl = 2.67 maka dari perhitungan disimpulkan bahwa DW-test terletak pada daerah uji. Hal ini dapat dilihat pada gambar 4.4 sebagai berikut:
Gambar 4.4
Hasil Uji Durbin Watson Perusahaan Food and Beverage
1.33 1.77 2.22 2.23 2.67
Sesuai dengan gambar 4.4 tersebut menunjukkan bahwa Durbin Watson berada di daerah no-autocorrelation, artinya pada data rasio-rasio keuangan yang digunakan dalam penelitian ini tidak terdapat kesalahan data yang dipengaruhi oleh kesalahan pada periode tahun sebelumnya.
4.2.2 Hasil Uji Hipotesis
Nilai koefisien determinasi (adjusted R2) sebesar 0.6 atau 60%. Hal ini berarti 60% variasi ROA yang bisa dijelaskan oleh variasi dari keempat variabel bebas yaitu quick ratio, working capital to total asset, inventory turnover, operating ratio, dan time interest earned,
Positive indication no-auto indication negative autocorrelation correlation autocorrelatio 0 dl du D 4-du 4-dl
sedangkan sisanya sebesar 40% dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
Tabel 4.12
Nilai Koefisien Determinasi Perusahaan Food and Beverage Model Summaryb
a. Predictors: (Constant), Time Interest Earned, Operating Ratio, Working Capital to Total Asset, Inventory Turnover, Quick Ratio b. Dependent Variabel: Return On Asset
Sumber: Output SPSS 22 Model Summaryb
Berdasarkan hasil output SPSS nampak bahwa pengaruh secara bersama-sama empat variabel independen tersebut (quick ratio, working capital to total asset, inventory turnover, operating ratio, time interest earned) terhadap ROA seperti ditunjukkan pada tabel 4
. 1
3 diatas.
Tabel 4.13
Hasil Perhitungan Regresi Simultan Perusahaan Food and Beverage ANOVAa Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .775a .600 .554 .04706
1 Regression .091 5 .018 6.178 .000b Residual .130 44 .003
Total .221 49
a. Dependent Variable: Return On Asset
b. Predictors: (Constant), Time Interess Earned, Working Capital to Total Asset, Inventory Turnover, OPerating Ratio, Quick Ratio
Sumber: Output SPSS 22, ANOVAa
Dari hasil perhitungan diperoleh nilai F sebesar 6.18 dan nilai signifikansi sebesar 0.00. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka hipotesis diterima dan terdapat pengaruh yang signifikan variabel quick ratio, working capital to total asset, inventory turnover, operating ratio, time interest earned secara bersama-sama terhadap variabel ROA.
Sementara itu secara parsial pengaruh dari keempat variabel independen tersebut terhadap ROA ditunjukkan pada tabel 4.14 sebagai berikut:
Tabel 4.14
Hasil Perhitungan Regresi Parsial Perusahaan Food and Beverage
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .745 .397 1.876 .067 Quick Ratio .085 .039 .334 2.170 .035
Working Capital to Total
Asset .029 .170 .022 .169 .867
Dependent Variable: Return On Asset
Sumber: Output SPSS 22,Coefficientsa
Dari hasil output SPSS tersebut diatas dapat dilihat nilai konstanta sebesar 0.75. Hal ini mengindikasikan bahwa ROA mempunyai nilai sebesar 0.75 atau 75% dengan tidak dipengaruhi oleh variabel-variabel independen (quick ratio, working capital to total asset, inventory turnover, operating ratio, time interest earned). Untuk melihat besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependennya dapat dilihat dari nilai beta unstandardized coefficient. Dari tabel 4.11 maka dapat disusun persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
ROA = 0.75 +0.09 QR+0.03 WCTA+0.04 IT-0.79 OR–0.03 TIE
Dari hasil persamaan regresi linier berganda tersebut di atas maka dapat dianalisis sebagai berikut:
4.2.2.1Variabel Quick Ratio
Dari perhitungan persamaan regresi linier berganda, hasilnya adalah nilai koefisien variabel Quick Ratio Time Interess Earned .026 .014 .221 1.836 .073
sebesar 0.09. Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 2.17 dan nilai signifikansi sebesar 0.04. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka hipotesis diterima berarti terdapat pengaruh signifikan variabel quick ratio terhadap variabel ROA. 4.2.2.2Variabel Working Capital to Total Asset
Dari perhitungan persamaan regresi linier berganda, hasilnya adalah nilai koefisien variabel Working Capital to Total Asset sebesar 0.03. Dari hasil perhitungan uji secara partial diperoleh nilai t hitung sebesar 0.17 dan nilai signifikansi sebesar 0.87. Karena nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 maka hipotesis ditolak berarti tidak terdapat pengaruh signifikan variabel Working Capital to Total Asset terhadap variabel ROA.
4.2.2.3Variabel Inventory turnover
Dari perhitungan persamaan regresi linier berganda, hasilnya adalah nilai koefisien variabel IT sebesar 0.04. Dari hasil perhitungan uji secara partial diperoleh nilai t hitung sebesar 2.31 dan nilai signifikansi sebesar 0.03.
Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 persen maka hipotesis diterima berarti terdapat pengaruh signifikan variabel Inventory turnover terhadap variabel ROA.
4.2.2.4Variabel Operating Ratio
Dari perhitungan persamaan regresi linier berganda, hasilnya adalah nilai koefisien variabel operating ratio sebesar -0.79 Berdasarkan perhitungan uji secara parsial, hasilnya adalah nilai t hitung sebesar -2.13 dan nilai signifikansi sebesar 0.04. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka hipotesis diterima berarti ada pengaruh signifikan antara variabel operating ratio dengan variabel ROA.
4.2.2.5Variabel Time Interest Earned
Dari perhitungan persamaan regresi linier berganda, hasilnya adalah nilai koefisien variabel Time Interest Earned sebesar 0.03. Berdasarkan perhitungan uji secara parsial, hasilnya adalah nilai t hitung sebesar 1.84 dan nilai signifikansi sebesar 0.07. Karena nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 maka hipotesis ditolak berarti tidak ada pengaruh signifikan antara variabel Time Interest Earned dengan variabel ROA.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi (adjusted R2) perusahaan food and beverage 0.6 atau 60%. Hal ini berarti variasi ROA yang bisa dijelaskan oleh variasi dari kelima variabel bebas yaitu quick ratio, working capital to total asset, inventory turnover, operating ratio, time interest earned adalah sebesar 0.6 atau 60%, sedangkan sisanya sebesar 0.4 atau 40% dijelaskan oleh sebab-sebab lain.
Variabel independen quick ratio, working capital to total asset, inventory turnover, operating ratio, and time interest earned secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap ROA. Hal ini terlihat dari hasil uji f statistik dengan nilai signifikansi masing-masing sebesar 0.00. Adapun pengaruh variabel quick ratio, working capital to total asset, inventory turnover, operating ratio, and time interest earned secara parsial terhadap ROA ditunjukkan oleh parameternya masing-masing melalui uji t statistik.
Dalam uji t statistik, a, β1, β2, β3, β4 dan β5 disebut parameter atau juga disebut koefisien regresi; a sebagai koefisien titik potong (konstanta) dan β1, β2, β3, β4, β5 sebagai koefisien kemiringan (slope). Koefisien titik potong adalah nilai variabel dependen (ROA) apabila nilai variabel independen (quick ratio, working capital to total asset, inventory turnover, operating ratio, time interest earned) sama dengan nol.
Koefisien kemiringan mengukur tingkat perubahan nilai rata-rata variabel dependen untuk setiap perubahan variabel independen sebesar satu unit.
Nilai konstansta hasil regresi linear berganda adalah sebesar 0.75. Artinya perusahaan akan memperoleh laba sebesar 0.75 atau 75% % tanpa dipengaruhi oleh variabel-variabel independen quick ratio, working capital to total asset, inventory turnover, operating ratio, time interest earned. Penafsiran semacam itu tentunya tidak masuk akal dari segi ekonomi. Bagaimana perusahaan dapat menghasilkan laba sebesar itu apabila likuiditas, aktivitas, solvabilitas, dan bahkan operating ratio sama dengan nol?. Dengan demikian parameter titik potong ini tidak memiliki arti secara ekonomi.
Parameter β1 menunjukkan nilai koefisien regresi variabel Quick Ratio sebesar 0.09, artinya bahwa antara variabel independen quick ratio dan variabel dependen ROA terjadi hubungan yang positif. Untuk setiap tambahan Quick Ratio sebesar 1%, maka ROA akan naik 9%. Namun hasil ini signifikan secara statistik karena tingkat signifikansinya di dibawah 0.05. Dengan demikian hipotesis yang mengatakan terdapat pengaruh signifikan positif Quick Ratio terhadap ROA pada perusahaan food and beverage diterima. Hal ini dikarenakan besarnya Quick Ratio pada perusahaan food and beverage pertumbuhannya relatif meningkat, sehingga besarnya Quick Ratio sangat mempengaruhi ROA.
Parameter β2 menunjukkan nilai koefisien regresi variabel Working Capital to Total Asset perusahaan food and beverage sebesar 0.03 atau 3%, artinya
bahwa antara variabel independen working capital to total asset dan variabel dependen ROA terjadi hubungan yang Positif. Pada perusahaan food and beverage, untuk setiap tambahan working capital to total asset sebesar 1%, maka ROA akan naik sekitar 3%. Hasil ini tidak signifikan secara statistik karena tingkat signifikansinya di atas 0.05. Dengan demikian hipotesis yang mengatakan terdapat pengaruh signifikan positif working capital to total asset terhadap ROA pada perusahaan food and beverage, ditolak. Karena semakin meningkatnya hutang perusahaan, akan mengurangi aktiva lancar dan menurunkan laba.
Parameter β3 menunjukkan nilai koefisien regresi variable Inventory Turnover perusahaan food and beverage 0.04, artinya bahwa antara variabel independen inventory turnover dan variabel dependen ROA terjadi hubungan yang positif. Pada perusahaan food and beverage, untuk setiap tambahan inventory turnover sebesar 1%, maka ROA akan naik sekitar 0.04 atau 4%. Pada perusahaan food and beverage hasil ini signifikan secara statistik karena tingkat signifikansinya di bawah 0.05. Dengan demikian hipotesis yang mengatakan terdapat pengaruh signifikan positif inventory turnover terhadap ROA pada perusahaan food and beverage, diterima. Hal ini tentunya masuk akal bahwa semakin cepat perputaran barang persediaan mengindikasikan penjualan yang lancar sehingga keuntungan meningkat.
independen operating ratio dan variabel dependen ROA terjadi hubungan yang negatif, seperti diperkirakan semula. Pada perusahaan food and beverage, untuk setiap tambahan operating ratio sebesar 1%, maka ROA akan turun sekitar 0.79 atau 79%. Pada perusahaan food and beverage hasil ini signifikan secara statistik karena tingkat signifikansinya di atas 0.05 persen, dengan demikian hipotesis yang mengatakan terdapat pengaruh signifikan negatif operating ratio terhadap ROA pada perusahaan food and beverage, diterima. Karena semakin beban operasi suatu perusahaan akan menurunkan laba bersih, sehingga dapat menurunkan nilai ROA
Parameter β5 menunjukkan nilai koefisien regresi variabel Time Interest Earned perusahaan food and beverage 0.03, artinya bahwa antara variabel independen time interest earned dan variabel dependen ROA terjadi hubungan yang positif, seperti diperkirakan semula. Pada perusahaan food and beverage, untuk setiap tambahan size sebesar 1%, maka ROA akan naik sekitar 0.03 atau 3%. Pada perusahaan food and beverage hasil ini tidak signifikan secara statistik karena tingkat signifikansinya di atas 0.05, dengan demikian hipotesis yang mengatakan terdapat pengaruh signifikan positif time interest earned terhadap ROA pada perusahaan food and beverage, ditolak.